|
|
 |
|
|
 |
Школьники под руководством ученых Пермского Политеха разрабатывают систему контроля процессов проволочного аддитивного производства
Трехмерная наплавка металлами позволяет создавать изделия сложной формы с минимальными потерями материала. В настоящий момент для контроля трехмерной наплавки оператору нужно непрерывно следить за процессом, при этом печать одного изделия может занимать несколько дней. Ученые Пермского Политеха вместе со школьниками разрабатывают интеллектуальную систему контроля проволочного аддитивного производства.
Привлечение школьников ведется в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030».
Аддитивные технологии играют ключевую роль в производстве сложных деталей для авиастроительной отрасли, обеспечивая необходимые механические характеристики, такие как прочность и термостойкость. В нефтегазовой отрасли 3D-печать также находит своё применение в создании заготовок, которые впоследствии преобразуются в готовые детали.
Главные преимущества такой технологии – это возможность изготовления различных металлических изделий на одной производственной линии, существенное снижение временных и финансовых затрат. Это играет ключевую роль для наукоемких отраслей промышленности, так как срок изготовления литейных деталей уменьшается с 6-9 месяцев до 3-7 дней, а промежуточных заготовок с 3-12 месяцев до 3-14 дней.
Вместе с учеными ПНИПУ команда школьников разрабатывает интеллектуальную систему контроля процессов проволочного аддитивного производства. Она состоит из двух частей: в аппаратную входят камера и датчики, а в программную – нейронная сеть. Использование комплекса позволит в автоматическом режиме контролировать прирост слоя и получаемую геометрию изделия, определять дефекты сварочных швов и информировать о них оператора.
Система контроля установлена на роботе-манипуляторе рядом со сварочной горелкой. Первоначально робот выполняет наплавку слоя, следуя заданной траектории. Затем он смещается так, чтобы снова пройти эту траекторию, но уже датчиками. Если сделано плохо, то процесс останавливается и оператор получает уведомление. На экране управления отображается, на каком участке траектории произошла ошибка. Оператор может навести на него и посмотреть подробную информацию: система покажет фотографии – одну простую, вторую обработанную нейросетью, на которой будет цветами отмечены дефекты. Таким образом, можно оставлять робота, пока он не подаст звуковой сигнал о проблеме.
– Мы используем новейшие технологии машинного обучения, включая нейросети, которые умеют распознавать изображения. Благодаря этому наша разработка может учиться на огромном количестве данных и очень точно находить ошибки в сварных швах. Ее можно настроить так, чтобы она отвечала специфическим требованиям нашего производства. Например, если нам нужно работать с новым типом металла, мы можем добавить параметры, которые помогут системе лучше распознавать дефекты именно для этого металла, – поделился ученик Политехнической школы ПНИПУ Айдар Муниров.
– Целевая аудитория проекта – это организации, использующие в своем производстве аддитивные роботизированные комплексы. Наша лаборатория оснащена специализированным роботом-манипулятором, где мы проводим тестирование нашей системы по наплавке сложнопрофильных заготовок. Поскольку заказы на изготовление этих деталей поступают от реальных промышленных предприятий, наш проект имеет не только теоретическую значимость, но и практическую применимость, – поделился руководитель школьного проекта, научный сотрудник лаборатории методов создания и проектирования систем «материал-технология-конструкция» ПНИПУ Роман Давлятшин.
В будущем разработка ученых Пермского Политеха позволит автоматизировать процесс «выращивания» металлических заготовок. Результатом станет прототип устройства, который может определять дефекты и следить за высотой наплавленного слоя, чтобы контролировать геометрию выращиваемого изделия. Такая система контроля сварки уменьшит ошибки и количество брака, повысит качество работы комплексов.
Контактное лицо: Екатерина Есина, пресс-служба ПНИПУ (написать письмо автору)
Компания: ПНИПУ (все новости этой организации)
Добавлен: 15:25, 02.05.2024
Количество просмотров: 217
Страна: Россия
| Исследование ученых Пермского Политеха улучшит долговечность 3D-изделий, ПНИПУ, 04:25, 18.12.2024, Россия |
14 |
| Аддитивные технологии широко используются в тяжелом машиностроении и позволяют создавать очень точные и сложные конструкции, что невозможно при традиционных методах. Однако неравномерные свойства этих материалов снижают срок их службы, поэтому изменения нужно отслеживать. Ученые ПНИПУ расширили экспериментальную базу программ жизненного цикла 3D-изделий, чтобы обеспечить их качество и долговечность. |
|
| Ученые Пермского Политеха улучшили модель беспламенного горения в двигателях, ПНИПУ, 03:43, 18.12.2024, Россия |
26 |
| Турбулентные завихрения, возникающие внутри авиадвигателя, перемешивают кислород с топливом, что увеличивает скорость реакции горения. Моделирование этих процессов может предсказать поведение материалов и улучшить работу двигателя. Ученые Пермского Политеха выяснили, какой показатель турбулентности корректно использовать для построения модели. |
 |
| Дан старт проекту «Наука от Первых»: площадка для прямого диалога науки, бизнеса и власти, Пресс-служба, 03:35, 18.12.2024, |
17 |
| 10 декабря 2024 года в Москве состоялся торжественный запуск проекта «Наука от Первых», ставший важным шагом на пути к объединению усилий науки, бизнеса и государства. Цель данного амбициозного проекта заключается в интеграции передовых научно-технологических решений в реальный сектор экономики России, что должно способствовать устойчивому развитию и технологическому прогрессу в стране. |
|
| Ученые Пермского Политеха предложили модель для оптимизации гибки стальных листов, ПНИПУ, 04:36, 12.12.2024, Россия |
551 |
| В строительстве часто используют холодную гибку: металлу под давлением придают определенную форму без применения высоких температур. Однако если неправильно задать условия процесса, то можно получить некачественную деталь. Ученые Пермского Политеха предложили модель для оптимизации этого метода, что поможет подобрать лучшие режимы изготовления. |
 |
|
|
|
|
|
|
Разделы //
Новости по странам //
Сегодня у нас публикуются //
|
|
